🍿 Готуємось до офіційного релізу

25 травня ListingForge виходить у повноцінний реліз. Підключаємо платіжку, даємо собі чотири дні на фінальні доробки — і відкриваємо повний функціонал.

Що буде в релізі:
— Pro і Business тарифи з більшими лімітами — Sonnet 4.6 для платних користувачів (зараз тільки Haiku)
— Покращене фото на flux-kontext-pro/max
— Batch-режим (масова генерація) для тих хто продає багато

Але Free версія вже працює. І буде працювати після релізу теж — 5 безкоштовних генерацій на місяць без будь яких прив'язок.
Хочете спробувати ще до офіційного запуску — заходьте на сайт, чекаємо 🫶

Будемо вдячні за фідбек до релізу — поки є час щось підкрутити.

⭐️ Безкоштовні курси по Claude від Anthropic
В Anthropic є безкоштовна навчальна база по Claude і роботі з AI: від базового користування до промптингу, API, Claude Code і впровадження в робочі процеси.

🔥 Що можна вивчити:
▪️ Ефективні промпти для Claude — як формулювати запити, щоб одразу отримувати потрібний формат відповіді і глибину аналізу
▪️ Робота з документами — як завантажувати файли, витягувати з них головне, порівнювати дані і збирати висновки
▪️ Claude для робочих процесів — як використовувати AI для ресерчу, контенту, аналізу, планування і автоматизації рутини
▪️ Claude Code — як працювати з кодом, шукати помилки, пояснювати логіку і збирати прості інструменти
▪️ API і інтеграції — як підключати Claude до продуктів, сервісів і внутрішніх процесів
▪️ AI Fluency — як взагалі правильно думати про роботу з AI, щоб не просто чатитись, а отримувати практичний результат

Окремо можна подивитись воркшоп по промптингу для Claude — там пояснюють як формулювати запити, щоб отримувати точніші і корисніші відповіді.

Все безкоштовно. Зберігайте, потім освоїте 👌

😎 AI навчився розбирати відео по кістках

NemoStation викотили Marlin-2B — відкриту VLM-модель для аналізу відео.
Ідея проста: закидуєш відео → модель не просто каже “що там відбувається”, а ще й показує коли саме це відбувається.

У Marlin є два основні режими:
1. marlin.caption()
Описує сцену і повертає події з таймкодами.
Типу: що сталося, в який момент, у якій послідовності.

Це вже можна використовувати для:
— автоматичних субтитрів
— індексації відеобібліотек
— пошуку потрібного моменту у довгих відео
— контексту для AI-агентів

2. marlin.find()
Пишеш запит звичайною мовою — модель знаходить потрібний фрагмент у відео і повертає таймкод початку та кінця.
Наприклад:

“знайди момент, де людина відкриває коробку”

І модель має знайти саме цей шматок.

Що цікаво: модель всього на 2B параметрів, тобто не монстр на сотні мільярдів, але в своєму класі вже конкурує з Gemini-2.5 Flash.
Для великих відеобібліотек це прям жирно. Бо можна не ганяти дорогі моделі на кожен ролик, а поставити компактну open-source штуку і розбирати відео майже як текст.

Демо вже доступне:
https://vlm.nemostation.com/

Модель на Hugging Face:
https://huggingface.co/NemoStation/Marlin-2B

Ох уже ці ваші нейронки… далеко їм ще до людини 😄

Ну тобто так, можна не переживати.
AI ще точно не скоро когось замінить.

Відстає приблизно на 190 упаковок.
Доганяти й доганяти.

Офлайн-професії? Та ні, їх точно не зачепить.
Особливо ті, де “це ж руками треба робити”.

P.S. Якщо хтось не зрозумів — це був сарказм.

7 фішок, щоб вичавлювати з Claude максимум 👍

Більшість людей використовують Claude дуже поверхнево:
задали питання → отримали відповідь → закрили чат.

Але якщо один раз нормально його налаштувати, він може стати не просто чат-ботом, а реально корисним помічником для роботи, навчання, контенту, коду чи бізнесу.

1️⃣ Створюйте не звичайний чат, а Project

Якщо ви постійно працюєте над однією темою — контент, SaaS, навчання, кодинг, маркетинг — краще створити окремий Project.

Туди можна додати контекст, файли, інструкції та пояснити Claude, як саме з вами працювати.

2️⃣ Розкажіть Claude, хто ви

Не просто кидайте йому задачу. Дайте базовий контекст: хто ви, чим займаєтесь, які у вас цілі, який стиль відповідей вам подобається і чого ви точно не хочете бачити.

Промпт:

My name is [your name].
I work as [your role or profession].
My main responsibilities are [2-3 things you do day to day].

Right now my biggest goals are [1-3 specific goals].

I use Claude mostly for [writing, research, analysis, learning, coding, etc].

My background and knowledge level: [what you know well, what you're learning, what you're new to].

How I like to receive information: [direct and concise / detailed with examples / step by step / short paragraphs].

Things I don't want: [don't use corporate language, don't repeat what I said, don't start with “Great question”].

Topics and areas I care about: [your interests, industry, niche].

3️⃣ Налаштуйте Custom Instructions

Після того як ви описали себе, попросіть Claude перетворити це на постійні правила для проєкту.

Промпт:

Based on everything I've told you about myself, write me a set of custom instructions for this Claude Project.

The instructions should:

Describe who I am and what I do
Set my default communication style and format
Tell Claude what to never do when working with me
Define the tone I want in every response
Include any default behaviors I would want in every session

Write them in second person, as if Claude is reading rules about how to help me. Be specific. No generic advice. Under 400 words.

4️⃣ Використовуйте Claude не як Google

Claude сильний не тільки в “знайди відповідь”.
Набагато краще він працює, коли ви просите його думати разом з вами:

— розібрати ідею
— знайти слабкі місця
— порівняти варіанти
— подивитися на задачу з різних сторін
— пояснити, де ви можете помилятися

Наприклад, не просто:
“Як запустити SaaS?”

А краще:
“Ось моя ідея SaaS. Розбери її як інвестор, як розробник і як потенційний користувач. Де слабкі місця?”

5️⃣ Перед складною задачею просіть поставити питання

Іноді Claude дає слабку відповідь не тому, що він “поганий”, а тому що йому не вистачає деталей.

Перед великою задачею можна написати:

Before you start, ask me the 5 most important questions that would help you do this well.
After I answer, then begin.

6️⃣ Давайте приклади свого стилю

Якщо хочете, щоб Claude писав “під вас”, не треба просто казати “зроби в моєму стилі”.

Дайте йому 2–3 приклади ваших текстів і попросіть розібрати стиль.

Промпт:

Here are 3 examples of my writing:
[paste sample 1]
[paste sample 2]
[paste sample 3]

Analyze my writing style in detail. Look at sentence length, rhythm, vocabulary, how I open and close paragraphs, how formal or informal I am, and what makes my writing distinct.

After this, when I ask you to write anything for me, match this style exactly.

7️⃣ Просіть Claude писати промпти за вас

Якщо не знаєте, як правильно сформулювати задачу — нехай Claude сам допоможе з промптом.

Промпт:

Here is my goal: [describe your goal].

Write the best possible prompt for Claude to complete this task.
Make it clear, specific, and structured.

А якщо хочете жорстко перевірити ідею, можна так:

Here is my plan: [describe your plan].

Your job is to destroy it. Find every assumption I'm making that could be wrong. Find every way this could fail. Argue the opposite position as hard as you can.

After that, steelman my position. Build the strongest possible case for why I'm right.

Then tell me what you actually think.

🔥 5 GitHub-репозиторіїв, які зараз розлітаються

За останній час ці інструменти зібрали десятки тисяч зірок — і не просто так. Тут локальний AI, пам’ять для агентів, stealth-браузер і навіть генерація відео через агентів.

1️⃣ openhuman — 25k ⭐️
Локальний AI-помічник, який працює без постійної залежності від OpenAI / Claude API.
Ідея проста: ваші дані залишаються на вашому комп’ютері, а не летять кудись у хмару. Для команд, які вже втомились від рахунків за AI-підписки, звучить дуже цікаво.

2️⃣ CloakBrowser — 18,5k ⭐️
Браузер для задач, де звичайний Playwright або Selenium швидко ловлять бан.
Його позиціонують як stealth Chromium, який краще проходить антибот-перевірки. Може бути корисним для парсингу цін, відгуків, каталогів, контактів та інших задач автоматизації.

3️⃣ agentmemory — 16k ⭐️
Довготривала пам’ять для AI-агентів, Claude Code, Cursor та схожих інструментів.
Головна біль, яку він закриває: кожна нова сесія — і ти знову пояснюєш проєкт, архітектуру, баги, правила, стиль коду. agentmemory намагається це запам’ятовувати й підтягувати потрібний контекст автоматично.

4️⃣ supertonic — 9,2k ⭐️
Локальний синтез мовлення.
Тобто альтернатива хмарним TTS-сервісам у стилі ElevenLabs, але з фокусом на запуск на своєму пристрої. Менше залежності від API, більше контролю над даними й витратами.

5️⃣ ViMax — 6,6k ⭐️
Агентна генерація відео.
Система, де ідея розкладається на сценарій, шоти, сторіборд і генерацію відео. По суті, спроба зібрати “режисера + сценариста + продюсера + генератор відео” в одному пайплайні.

Інструментів стає все більше, і тренд дуже очевидний:

AI поступово рухається від “просто чат-бота” до повноцінних робочих систем, які пам’ятають контекст, запускаються локально, автоматизують рутину і все більше схожі на окремих цифрових працівників.

Чому більшість компаній впроваджують AI максимально тупо 🤖

На мою особисту думку, зараз у багатьох бізнесів з AI відбувається приблизно те саме, що колись було з “нам терміново треба TikTok”.
Ніхто ще не зрозумів навіщо, але вже всі біжать щось впроваджувати.

Бо якщо в презентації для інвесторів або на сайті написати “AI-powered” — наче одразу +20 до інноваційності 😄

І тут починається найцікавіше.

Компанія бере процес, який і так був кривий, неописаний і тримався на трьох людях в Slack, і каже:
“А давайте сюди AI прикрутимо”.

Підтримка клієнтів була хаотична?
Супер, тепер клієнту буде відповідати бот, який нічого не вирішує, але дуже ввічливо вибачається.

Маркетинг не мав нормального tone of voice?
Клас, тепер бренд буде звучати як середній LinkedIn-пост

HR не вмів нормально відбирати кандидатів?
Не проблема, тепер резюме буде фільтрувати AI, який сам не до кінця розуміє, кого шукає компанія.

Продажі не мали нормальної CRM?
Та навіщо її приводити в порядок, краще поставити “AI-assistant for sales” і дивуватись, чому він працює як дорогий автозаповнювач полів.

Парадокс у тому, що AI не лікує бардак.

Він його масштабує.

Якщо в компанії немає нормального процесу — AI не зробить його розумним. Він просто буде швидше генерувати хаос.

Якщо немає якісних даних — AI не стане магічним аналітиком. Він буде красиво фантазувати на основі сміття.

Якщо немає людини, яка перевіряє результат — AI рано чи пізно видасть якусь маячню, а компанія потім буде робити вигляд, що “це одиничний кейс”.

Мені здається, головна помилка бізнесів у тому, що вони сприймають AI як окрему стратегію.

Типу:

“У нас є AI, значить ми сучасні”.

Ні.

AI — це не стратегія.
AI — це множник.

Якщо помножити нормальний процес — буде швидше, дешевше і зручніше.

Якщо помножити хаос — буде просто більше хаосу, тільки з красивою обгорткою і підпискою за $499/місяць.

Тому перед тим як “впроваджувати AI”, компаніям варто поставити собі дуже нудне, але важливе питання:

“Який конкретно процес у нас болить, як ми зараз його вимірюємо і що саме AI має покращити?”

Не “давайте зробимо AI-бота”.

А:

— де ми втрачаємо час?
— де люди роблять повторювану рутину?
— де є нормальні дані?
— де результат можна перевірити?
— де AI реально зніме навантаження, а не просто додасть ще один шар магії?

Бо зараз багато компаній впроваджують AI так, ніби клеять пластир на зламану ногу.

Виглядає технологічно.

А ходити все одно боляче.

Корпорації вже почали забороняти AI співробітникам ❌
Іронічно, правда?

Поки половина інтернету боїться, що “AI забере роботу”, великі компанії починають стикатися з іншою проблемою:

AI не забирає роботу.
Він забирає бюджет 😄

Ще рік тому логіка була проста:
“Дайте всім Claude / Copilot / Cursor — і продуктивність полетить у космос”.
Але коли ти даєш потужний AI не трьом людям на тест, а тисячам інженерів всередині корпорації, раптом виявляється, що магія коштує дуже дорого.

Microsoft після кількох місяців активного використання почала прибирати більшість ліцензій Claude Code для своїх інженерів і переводити їх назад на GitHub Copilot CLI.

Причина максимально неромантична — занадто високі витрати на токени.

В Nvidia теж відкрито кажуть, що проблема є. Віце-президент Bryan Catanzaro визнав, що для його команди вартість обчислень уже значно перевищує вартість самих співробітників.

А Uber взагалі, судячи з даних, спалив річний AI-бюджет 2026 всього за перші 4 місяці.

84% із 5 000 інженерів активно використовували Claude.
70% нового коду створювалось за допомогою AI.
Найактивніші витрачали від $500 до $2k на місяць кожен.
А CTO Uber Praveen Naga витратив $1 200 за одну двогодинну демо-сесію.

І тут починається найцікавіше.

AI мав бути інструментом, який економить гроші.

Але при масштабному використанні він сам стає новою статтею витрат, яку треба контролювати так само жорстко, як зарплати, сервери чи рекламу.

Бо одна справа — коли фаундер платить $20–200 на місяць і думає:
“Ну норм, AI мені допомагає”.

І зовсім інша — коли в компанії тисячі людей, кожен запускає агентів, генерує код, ганяє контекст, переписує файли, робить автотести, рефакторинг і ще 15 разів просить “покращити”.

У результаті “продуктивність” є.
Але рахунок теж є.

І часто він болючіший, ніж очікували.

Мені здається, наступний етап AI буде не тільки про “хто зробить найрозумнішу модель”.
Він буде про те, хто зробить AI дешевим, контрольованим і передбачуваним для бізнесу.
Бо компаніям не потрібен просто найпотужніший інструмент.

Їм потрібен інструмент, який:

— реально економить час
— не спалює бюджет
— має зрозумілу вартість
— не перетворюється на чорну діру для токенів
— і дає ROI, який можна порахувати

AI у корпораціях проходить той самий шлях, що й будь-яка нова технологія.

Спочатку хайп:
“Дайте всім, хай користуються”.

Потім реальність:
“А чому рахунок такий великий?”

І тільки після цього починається нормальна інженерія:

ліміти, політики, дешевші моделі, локальні рішення, кешування, контроль токенів, маршрутизація задач між різними моделями.

Тому переможуть не ті компанії, які просто дадуть співробітникам найдорожчий AI.

А ті, які навчаться використовувати його з розумом.

Бо AI — це не безкоштовний стажер.

Це дуже талановитий працівник, який іноді за 2 години може спалити бюджет маленького відділу 😄

😎 Anthropic випустила Opus 4.8

Через трохи більше ніж 40 днів після Opus 4.7 вийшов Opus 4.8. Ціна та сама, доступність широка, але головний акцент тепер не на “вау, ще кращі відповіді”.

Фокус — на роботі з кривими даними та агентами.

Opus 4.8 має краще помічати, коли у вхідних даних щось не сходиться, а не просто впевнено генерувати красиву маячню.

Плюс Anthropic показала Dynamic Workflows: Claude може розбивати складні задачі на підзадачі й запускати багато субагентів паралельно.

Напиши, треба був новий опус чи ні?

🚀 ListingForge релізнувся

Ми нарешті запустили сайт для продавців в Україні:

👉 www.listingforge.online

Ідея проста: зробити інструмент, який допомагає швидше створювати та покращувати оголошення для OLX / Prom / Rozetka та інших майданчиків.

Що вже можна робити:

— завантажити фото товару й отримати адаптовану назву та опис
— перевірити ідею товару на актуальність
— занести ліда, щоб не губити потенційних клієнтів
— перевірити повідомлення на підозрілість
— і ще кілька корисних штук для продавців

Це перша версія, тому десь ще можуть бути костилі, баги й моменти “треба доробити”.
Але продукт уже живий, ним можна користуватись і тестити.
Будемо поступово допилювати, слухати фідбек і додавати нові функції.

👉 www.listingforge.online

P.S: Ми не зберігаємо ваші платіжні дані, на сайті працює платіжна система WayForPay
#ListingForge

Коли впровадив АІ агента 🫰